También hay implementaciones, notas de aplicación, diseños de referencia, etc., relevantes para FREESCALE, MICROCHIP, ATMEL y otras partes. Me parece recordar que Analog Devices también tenía algunos.
enlace
enlace
enlace
enlace
enlace
enlace
enlace
Para una aplicación alimentada por batería del tamaño de un reloj, el MSP430 es bastante ventajoso, ya que ofrece una potencia de procesamiento de 16 bits, un buen conjunto de herramientas gratuitas, un diseño de referencia bien documentado y piezas de bajo costo fácilmente disponibles.
Para MSP430 & PIC & AVR: la arquitectura y los periféricos y la cadena de herramientas son un poco esotéricos y únicos y sería más difícil trabajar con ellos a menos que esté familiarizado con ellos que con algo basado en ARM CORTEX. Basándose en la gran potencia y la facilidad de diseño y las herramientas de desarrollo, es posible que desee ver el ARM CORTEX MCUS de 32 bits en la variedad de baja potencia / tamaño pequeño, y hay varios en la serie FREESCALE KINETIS / KINETIS L, la serie ST STM32 , la serie NXP LPC y la serie TI STELLARIS que merecen una visita.
Comenzaría por obtener las sondas de dedo nellcor (no de muñeca) y tratar de implementar su aplicación con una combinación de una placa de desarrollo lista para usar, como las unidades FREESCALE FREEDOM o TOWER o las unidades STM32Fx DISCOVERY. Use una herramienta como MATLAB / SCILAB / OCTAVE o incluso EXCEL para procesar los datos importados desde la unidad a la PC, de modo que su primer código incrustado no debe hacer nada más que la simple adquisición de datos y la transferencia de los datos a la PC conectada a la placa de desarrollo a través de una serie / USB, tarjeta SD, o interfaz de depuración.
Una vez que adquiera datos que resulten en un buen análisis en la PC, puede transferir los códigos de implementación del procesamiento de señal a la MCU en la placa de desarrollo y comenzar a comparar los datos de análisis de la PC y la MCU. Una vez que funcione, puede diseñar la PCB final y la solución mecánica con la MCU de su elección en un paquete SON, BGA o QFP pequeño lo suficientemente pequeño como para ajustarse a sus requisitos de tamaño. Las unidades Cortex M4 con una FPU podrían ser un poco útiles, ya que duplicarán mejor el procesamiento matemático de la base del código basado en PC, aunque el uso de las bibliotecas FP en 16 procesadores de enteros de 32 bits es bastante bueno a costa de la velocidad y el tamaño del código y la necesidad para comprender más sobre la cuantización y los límites de rango y velocidad / tamaño en las matemáticas. Las MCU con una etapa OP-AMP o PGA incorporada frente al ADC y con relativamente más RAM también podrían ayudar.
Personalmente, primero vería las piezas KINETIS y realizaría un análisis competitivo con las STM32Fx si considera que la potencia o el tamaño son una gran preocupación. Si esto es para investigación personal / académica, el problema del costo real de la lista de materiales es irrelevante, aunque si fuera a hacer millones de estos, probablemente terminaría con un MCU de 8 o 16 bits por razones de costo o, como mucho, una muy baja. Dispositivo de tipo final CORTEX-M0.